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Enregistrement W2317587998 · doi:10.2118/175934-ms

Microseismic-Derived Ultimate Expected Stage by Stage Stimulated Reservoir Volume in Unconventional Multi-Fractured Horizontal 10 Well Half Pad - Canadian Horn River Basin Case Study

2015· article· en· W2317587998 sur OpenAlexaffabout
Claudio Virués, Jessica Budge, Eric von Lunen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismGeophoneMonte Carlo methodGeologyFracture (geology)Range (aeronautics)SeismologyGeotechnical engineeringStatisticsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past decade, microseismic monitoring has become the approach most often used to gain an in-situ understanding of the rock's response during hydraulic fracture stimulations. Recently, the utilization of distributed geophone arrays around treatments has provided for an opportunity to investigate the way these fractures develop by examining the microseismic events recorded during a stimulation. Thru microseismic (MS) monitoring currently being carried out in the Horn River formation, geophysicists and reservoir engineers incorporated MS field data and its original interpretation to constrain and validate reservoir models. Generally, we have observed that overall fracture height, width and length, orientation, and growth vary from formation to formation and within each formation. In the presence of uncertainty in reservoir models input data required for determining the best estimate of a value, probabilistic methods are used. Risk analysis is a technique to quantify the impact of uncertainties on output variables, and to determine a range of possible outcomes, as opposed to a single deterministic solution. The uncertainty in the output also provides a measure of the validity of a reservoir model. In this paper we use Monte Carlo simulation using Latin Hypercube sampling by using probability density functions (PDFs) and cumulative distribution functions (CDFs) that describe the likely values of MS fracture half-length and MS fracture height as input parameters into the reservoir model. PDFs and CDFs can be established and used to provide more realistic estimates of stimulation parameters such as Stimulated Reservoir Volume (SRV) which are calibrated with MS SRVs Microseismic Interpretation of events provides an upper bound value for stage fracture half-length and fracture height in unconventional shale gas reservoirs. The cumulative distribution function of stage fracture half-length and fracture height on a well basis on a multi-fractured horizontal well pad provides insight on the understanding of what the ultimate stage by stage SRV could be after pressure depletion occurs and what are the implications for well spacing and well placement in multiwell pad design. This allows a probabilistic approach to production forecasting and reserves estimation and to calculate a robust P10 estimate of Expected Ultimate Recovery and Recovery Factor. This approach differs from previous work that is based on strong collaborative work between geophysicists and reservoir engineers. This paper will show a more recent multi-well pad and, microseismic interpretation, and contribute technically to the knowledge of the unconventional shale oil and gas industry through the Integration of two multidisciplinary disciplines such as Geophysics and Engineering, constrain of Analytical Models which can be used as quick look first pass into numerical simulation deck files, and estimation of production forecasting and different reserves categories including Proved Developed Producing (PDP), Proved + Probable Developed Producing (PPDP) and Undeveloped (PUD & PPUD). Furthermore, some of the design considerations of the newly completed multi-well pad, surveillance data such as production logs, chemical fluid and radioactive tracers and production indications will be addressed and considered, concluding with a discussion of the results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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